Desarrollo e implementación de un modelo de Machine Learning de Google para la clasificación de objetos por color

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Título : Desarrollo e implementación de un modelo de Machine Learning de Google para la clasificación de objetos por color
Autor : Cruz Suárez, Noemí Azucena
Director de Tesis: Larco Torres, Víctor David
Resumen traducido: This document presents the development and implementation of a Google machine learning model for the classification of objects by color. The initial step was to train the color cube model with Google's Teachable Machine tool for color recognition. Once the cube was trained, the analysis proceeded in real time and then the classification was performed. As for the logical resources system, P5j editor was used to host the model trained from the Google Teachable Machine application after several tests to obtain an almost perfect model according to the variables that must be considered when training the samples.
Resumen : Este escrito presenta el desarrollo y la implementación de un modelo de aprendizaje automático de Google para la clasificación de objetos por colores. El paso inicial consistió en entrenar el modelo de cubo de color con la herramienta Teachable Machine de Google para el reconocimiento de colores. Una vez entrenado el cubo, se procedió al análisis en tiempo real y posteriormente a la clasificación. En cuanto al sistema de recursos lógicos, se utilizó el editor P5j para alojar el modelo entrenado a partir de la aplicación Teachable Machine de Google después de realizar varias pruebas para obtener un modelo casi perfecto en función de las variables que se deben tener en cuenta a la hora de entrenar las muestras.
Palabras clave : INTELIGENCIA ARTIFICIAL
MACHINE LEARNING
TEACHABLE MACHINE
VISIÓN ARTIFICIAL
P5.JS
Fecha de publicación : 2024
URI : http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/27733
Idioma: spa
Pertenece a las colecciones: Grado

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